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毫米波低空无人机通感波束训练与追踪技术研究 被引量:1
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作者 徐媛 李心怡 +4 位作者 沈嘉宇 黄崇文 杨照辉 施淑媛 王建斌 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第1期56-71,共16页
受信息论的启发,针对毫米波(millimeter-Wave,mmWave)低空无人机(Unmannedaerial vehicle,UAV)场景的波束训练与目标定位追踪问题,分别提出了基于信道编码原理的分层波束训练算法和基于mmWave雷达感知的UAV目标定位跟踪算法。两种算法... 受信息论的启发,针对毫米波(millimeter-Wave,mmWave)低空无人机(Unmannedaerial vehicle,UAV)场景的波束训练与目标定位追踪问题,分别提出了基于信道编码原理的分层波束训练算法和基于mmWave雷达感知的UAV目标定位跟踪算法。两种算法具有强鲁棒性和泛化性,不仅适用于静态和动态场景,还适用于远场、近场、多智能超表面(Reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助通信、分布式无蜂窝网络场景,以及非法UAV入侵感知等多种通信与感知场景,并通过仿真和硬件平台进行测试。信道编码波束训练算法利用编码增益和纠错机制能够大幅提高训练准确率;mmWave雷达算法结合Capon波束形成、恒虚警率(Constant false alarm rate,CFAR)检测和基于噪声密度的聚类(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBScan)实现了UAV的检测和跟踪。仿真和硬件测试结果均表明,本文算法在mmWave低空UAV场景下能够有效提高波束训练效率和感知定位精度,为低空经济进一步的繁荣发展提供技术支撑。 展开更多
关键词 低空经济 毫米波通感一体化 无人机感知 波束训练 追踪
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面向大规模物联网的无人机通信感知一体化能效优化算法 被引量:3
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作者 宋利枝 季增栓 +2 位作者 曾凤 王伟 杨永杰 《电讯技术》 北大核心 2024年第7期1042-1049,共8页
针对大规模物联网场景下无人机通信感知一体化系统存在的重复感知和能量受限等问题,提出了一种基于聚类算法的能效优化方案。该方案在满足无人机的移动性和感知能力约束下,通过联合设计无人机的三维轨迹和发射功率来最大化系统能效。由... 针对大规模物联网场景下无人机通信感知一体化系统存在的重复感知和能量受限等问题,提出了一种基于聚类算法的能效优化方案。该方案在满足无人机的移动性和感知能力约束下,通过联合设计无人机的三维轨迹和发射功率来最大化系统能效。由于该问题是非凸的,首先将其解耦为两个子问题,然后利用模拟退火算法和标准凸优化技术来求解无人机的悬停位置和飞行速度以获取最优轨迹,最后根据最优轨迹推导发射功率的闭合表达式,求得每个悬停位置的最优发射功率。与传统的二维和三维方案相比,所提基于聚类的能效优化方案在收敛速度提高4倍的基础上能提升20%~30%系统能效。 展开更多
关键词 大规模物联网 无人机通信感知一体化 能效优化 无人机轨迹设计 功率分配
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基于聚类与动态规划的无人机协同态势感知研究 被引量:2
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作者 苏林茂 赵洪坤 +1 位作者 袁洪飞 金愿意 《现代电子技术》 2023年第15期95-101,共7页
当前,新一代人工智能技术、无人技术、自主技术广泛运用于国防、安全、民生、经济等多维领域。基于无人机协同态势感知任务规划问题显得越发重要。文中重点研究在特定背景下,多无人机对目标搜索的最优概率。首先利用Floyd算法解决两点... 当前,新一代人工智能技术、无人技术、自主技术广泛运用于国防、安全、民生、经济等多维领域。基于无人机协同态势感知任务规划问题显得越发重要。文中重点研究在特定背景下,多无人机对目标搜索的最优概率。首先利用Floyd算法解决两点之间的最短距离,对不同目标运动规律的热力图数据进行聚类分析;其次利用熵权法对聚类区域进行评价排序,根据无人机模型以及雷达检测出目标的概率模型分别对F1、F2两型无人机进行模型建立;再利用贪心算法依次访问概率和最高的聚类区域,依次对F1、F2两型无人机在规定时间内访问聚类区域的概率进行求和,求得一个相对最优解;最后利用模拟退火算法依次检验每一个可行解,并与最优解进行比较,如果优于最优解,则进行替换,否则继续检验下一个可行解,直到覆盖所有可行解路径,得到全局最优解。通过实验仿真验证了结果的有效性。 展开更多
关键词 FLOYD算法 聚类分析 模拟退火算法 贪心算法 动态规划 无人机协同态势感知
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5G-A通感一体基站组网低空感知关键技术 被引量:1
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作者 刘斌越 杨建强 +2 位作者 徐波 王博磊 蔡华 《信号处理》 北大核心 2025年第5期787-806,共20页
随着低空经济的兴起,对低空无人机进行监管成为支撑低空经济发展的必然要求。本文深入分析了城市环境下无人机雷达检测的技术难点。一方面,消费级无人机的小型化、高机动特征对雷达目标检测性能带来了巨大挑战。另一方面,密集城区环境... 随着低空经济的兴起,对低空无人机进行监管成为支撑低空经济发展的必然要求。本文深入分析了城市环境下无人机雷达检测的技术难点。一方面,消费级无人机的小型化、高机动特征对雷达目标检测性能带来了巨大挑战。另一方面,密集城区环境下动、静杂波也带来了雷达检测率低与虚警率高的挑战。单雷达检测能力在这些挑战问题中表现不佳,这使得单站雷达在密集城区场景下存在较大的应用局限性。雷达组网感知技术从检测率提升和虚警率降低两个指标上都大幅提升了单站雷达能力,因此,雷达组网技术成为现代雷达技术发展趋势。虽然雷达组网技术有诸多优势,但要实现大规模雷达组网,也存在大量需要解决的技术与工程问题。相较于传统雷达组网存在的诸多局限,5G-A通感基站凭借其独特优势,能够充分复用5G-A通信基础网络的能力,进而成功攻克大规模雷达组网中时、频、空配准的关键技术难题。基于5G-A通感一体基站组网架构,得以实现基于相参或非相参机制的多站联合信号检测技术,以及基于点云数据融合或轨迹级关联的联合目标追踪与多站联合目标识别等一系列核心技术。这些技术经理论分析与实践验证,在提升低空无人机检测能力方面成效显著,满足低空感知指标要求,从而使得5G-A通感一体基站组网成为城市环境低空感知体系中不可或缺的关键构成部分。 展开更多
关键词 低空无人机感知 5G-A 通感一体 雷达网络
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